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目标跟踪

【深度学习】融合深度学习与计算机视觉的交通标志自动识别系统

交通标志自动识别系统，采用 YOLOv5 类单阶段检测器并融合轻量化自注意力（SA）与 CBAM 强化多尺度特征，对远距、遮挡与低像素小目标更鲁棒。数据制作包含多尺度与遮挡增强、COCO/YOLO 标注；训练使用混合精度、CIoU/Focal 损失与样本加权。系统实现实时检测、分类、定位与可视化评估（mAP、Recall），并可导出 ONNX/TensorRT 在边缘设备部署。适合计算机视觉、人工

 Mini_hailang_IT
2025-09-08 20:13:10

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 28

#目标跟踪 #人工智能 #计算机视觉
【武汉纺织大学、香港珠海学院联合主办 | ACM出版-见刊检索稳定 | 经济、企业管理、人工智能、大数据、计算机相关交叉主题均可】第二届数字经济与计算机科学国际学术会议（DECS 2025）

第二届数字经济与计算机科学国际学术会议（DECS 2025）将于2025年10月17日至10月19日在中国武汉召开。DECS 2025 将涵盖多个主题，包括大数据分析、人工智能、区块链、物联网、云计算等，促进多学科的交流与合作。

艾思科蓝 AiScholar
2025-09-10 10:48:27

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 16

#人工智能 #大数据 #目标跟踪 +4
基于深度学习YOLOv12的轴承缺陷识别检测系统

轴承作为机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率与安全性。传统轴承缺陷检测方法依赖人工检查，存在效率低、主观性强等问题。为此，本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的轴承缺陷识别检测系统，能够高效、准确地识别轴承表面缺陷。系统采用改进的YOLOv12目标检测算法，结合包含4类缺陷（凹槽、凹陷、擦伤、划痕）的数据集进行训练，其中训练集759张、验证集326张。实验结果表明，该系统在轴

 算法魔法师
2025-09-14 23:06:29

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#深度学习 #目标跟踪 #人工智能 +2
深度学习：YOLOv8实时车速检测车辆检测跟踪识别系统 PySide6界面 OpenCV 深度学习毕业设计（建议收藏）✅

深度学习：YOLOv8实时车速检测车辆检测跟踪识别系统 PySide6界面 OpenCV 深度学习毕业设计（建议收藏）✅

q_3548885153
2025-09-15 14:22:26

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 33

#深度学习 #opencv #大数据 +1
深度学习：YOLOv8测速测距车辆计数系统 ByteTrack算法深度学习目标计数目标测速目标检测毕业设计✅

深度学习：YOLOv8测速测距车辆计数系统 ByteTrack算法深度学习目标计数目标测速目标检测毕业设计✅

q_3548885153
2025-09-15 14:21:34

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 16

#深度学习 #算法 #目标跟踪
基于深度学习YOLOv10的安全手套佩戴识别检测系统

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套安全手套佩戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动识别作业人员是否规范佩戴安全手套。系统采用最新的YOLOv10模型架构，在保持高推理速度的同时显著提升了检测精度，特别优化了对小目标（如手套）的检测能力。项目配置为nc:2（两类检测目标），可准确区分"已佩戴手套"和"未佩戴手套"两种状态，适用于建筑工地、生产车间、实验室等需要手部安全防护的工业场景。

算法魔法师
2025-09-16 11:02:51

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 25

#深度学习 #安全 #人工智能 +2
python汽车车流量统计计数系统 pytorch 车流量统计 YOLOv8 多目标跟踪算法 COCO2017数据集深度学习毕业设计✅

python汽车车流量统计计数系统 pytorch 车流量统计 YOLOv8 多目标跟踪算法 COCO2017数据集深度学习毕业设计✅

q_3375686806
2025-09-16 15:00:00

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 24

#python #深度学习 #汽车 +2
python车辆行人检测与跟踪系统深度学习计算机毕业设计 YOLO模型 SORT算法 PyQt5界面目标检测+目标跟踪 ✅

python车辆行人检测与跟踪系统深度学习计算机毕业设计 YOLO模型 SORT算法 PyQt5界面目标检测+目标跟踪 ✅

q_3548885153
2025-09-16 16:00:00

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 10

#python #深度学习 #目标检测 +1
大数据专业：python停车位检测识别系统 YOLO模型 PyQt5界面 openCV模块 Tensorflow框架 Torch框架深度学习计算机毕业设计✅

大数据专业：python停车位检测识别系统 YOLO模型 PyQt5界面 openCV模块 Tensorflow框架 Torch框架深度学习计算机毕业设计✅

q_3548885153
2025-09-16 17:30:00

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 38

#python #深度学习 #目标检测 +1
毕业设计：python车辆行人检测与跟踪系统 YOLO模型 SORT算法 PyQt5界面目标检测+目标跟踪深度学习计算机专业✅

毕业设计：python车辆行人检测与跟踪系统 YOLO模型 SORT算法 PyQt5界面目标检测+目标跟踪深度学习计算机专业✅

q_3375686806
2025-09-16 19:00:00

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 7

#python #目标检测 #目标跟踪
基于 YOLOv8 与 VisDrone 数据集的无人机目标检测跟踪识别系统深度学习 PySide界面设计大数据毕业设计✅

基于 YOLOv8 与 VisDrone 数据集的无人机目标检测跟踪识别系统深度学习 PySide界面设计大数据毕业设计✅

vx_biyesheji0001
2025-09-17 12:44:06

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 11

#无人机 #目标检测 #深度学习 +2
多目标检测跟踪！YOLOv8+ByteTrack 车辆行人计数系统（深度学习 | 计算机毕设✅）

多目标检测跟踪！YOLOv8+ByteTrack 车辆行人计数系统（深度学习 | 计算机毕设✅）

q_3375686806
2025-09-17 15:05:26

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 11

#目标检测 #深度学习 #人工智能 +1
✅ YOLOv8车辆行人检测计数与跟踪系统多目标检测与跟踪系统 ByteTrack算法深度学习计算机毕业设计（建议收藏）

✅ YOLOv8车辆行人检测计数与跟踪系统多目标检测与跟踪系统 ByteTrack算法深度学习计算机毕业设计（建议收藏）

vx_biyesheji0002
2025-09-19 12:52:05

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 26

#目标检测 #算法 #深度学习 +2
YOLO实现目标识别+目标跟踪技术 pyqt界面 OpenCV 计算机视觉深度学习计算机毕业设计（建议收藏）✅

YOLO实现目标识别+目标跟踪技术 pyqt界面 OpenCV 计算机视觉深度学习计算机毕业设计（建议收藏）✅

源码之家
2025-09-24 18:45:00

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 31

#计算机视觉 #目标跟踪 #大数据
视频监控大数据中心

视频监控，大数据

 沃达德软件
2025-09-29 15:41:10

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 6

#人工智能 #计算机视觉 #实时音视频 +4
基于深度学习YOLOv12的铁路轨道缺陷检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

本研究设计并实现了一种基于深度学习的铁轨轨道缺陷检测系统，采用 YOLOv12 目标检测模型结合自主构建的轨道缺陷数据集进行训练与验证。数据集涵盖四类典型缺陷：剥落（Spalling）、烧蚀（Wheel Burn）、挤曲（Squat）和波磨（Corrugation），共包含 1916 张训练图像、240 张验证图像及 240 张测试图像。模型在训练过程中引入多尺度特征融合与改进的特征金字塔网络，以

 斌擎人工智能官方账号
2025-10-13 11:44:07

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 5

#深度学习 #ui #人工智能 +2
基于深度学习YOLOv12的石油泄漏检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

在技术层面，系统采用YOLOv12作为核心检测模型，该模型在YOLO系列的基础上进一步优化了网络结构和训练策略，显著提升了小目标检测精度和推理速度，能够准确识别复杂海面环境下的石油泄漏区域。为增强模型泛化能力，项目构建了专用的YOLO格式石油泄漏数据集，涵盖不同光照条件、波浪形态及泄漏规模的真实场景数据，并通过数据增强技术进一步扩充样本多样性。

斌擎人工智能官方账号
2025-10-12 13:14:00

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 19

#深度学习 #ui #人工智能 +2
基于深度学习YOLOv12的太阳能电池板缺陷识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

随着太阳能产业的快速发展，太阳能电池板的质量检测成为保障光伏系统高效运行的关键环节。传统人工检测方法效率低、成本高，难以满足大规模生产需求。本文基于深度学习目标检测算法YOLOv12，设计并实现了一种高效、准确的太阳能电池板缺陷识别检测系统。该系统能够自动检测六类常见缺陷，包括黑芯（black_core）、裂纹（crack）、指状缺陷（finger）、水平位移（horizontal_disloca

斌擎人工智能官方账号
2025-10-14 13:00:09

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 9

#深度学习 #ui #人工智能 +2
基于深度学习YOLOv12的车辆行人识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12的车辆行人检测系统，该系统结合高效的目标检测算法与用户友好的UI界面，能够实时准确地识别图像或视频中的“行人”和“车辆”两类目标。系统采用YOLOv12模型，并在包含5,607张标注图像（训练集4,485张，验证集1,122张）的自定义数据集上进行训练与验证。此外，系统集成登录注册功能，并提供直观的可视化操作界面。实验结果表明，该系统在检测精度与速度上

 斌擎人工智能官方账号
2025-10-15 14:04:44

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 9

#深度学习 #ui #python +2
基于YOLOv10的花生种子霉变检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本研究利用YOLOv10模型进行花生种子霉变检测，旨在实现对花生种子质量的自动化、高效检测。花生种子在储存过程中易受霉菌侵害，导致霉变，影响其发芽率和食用安全。传统检测方法依赖人工判断，效率低且主观性强。基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv10模型，能够在保证高精度的同时实现实时检测。本研究通过构建包含大量标注数据的花生种子数据集，训练并优化YOLOv10模型，最终在测试集

 算法魔法师
2025-12-21 19:40:12

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 8

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的鸡检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本研究开发了一种基于YOLOv10的鸡检测和跟踪系统，专注于检测单一类别：rooster（鸡）。该系统旨在实现对鸡的实时检测和跟踪，适用于养殖场管理、行为研究等场景。YOLOv10作为一种高效的目标检测模型，能够在保证高精度的同时实现实时处理。本研究通过构建包含鸡图像的数据集，训练并优化YOLOv10模型，最终在测试集上取得了较高的检测精度。此外，结合跟踪算法（如DeepSORT或

 算法魔法师
2025-12-21 19:40:51

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 11

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的水稻病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的水稻病害检测系统。该系统能够自动从水稻叶片图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如细菌性叶枯病、褐斑病、叶黑粉病），为种植户提供病害预警和防治建议。

算法魔法师
2025-12-20 11:16:37

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 16

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的草莓果实病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的草莓果实病害检测系统。该系统能够自动从草莓图像中检测出病害区域，并区分病害类型（如橡胶病、黑斑病、灰霉病、白粉病、正常果实），为种植户提供病害预警和防治建议。

算法魔法师
2025-12-20 11:11:20

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 27

#深度学习 #ui #目标跟踪 +3
基于YOLOv10的道路坑洼损坏检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的道路坑洼检测系统。该系统能够自动从道路图像或视频中检测出坑洼区域，为道路维护和修复提供数据支持。

算法魔法师
2025-12-22 11:52:50

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 30

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的传送带缺陷检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

近年来，基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在工业检测领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于传送带缺陷检测场景。本项目旨在利用YOLOv10算法，结合传送带表面图像数据，开发一套高效、准确的缺陷检测系统，为工业生产中的质量控制提供智能化支持。

算法魔法师
2025-12-21 21:18:30

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 25

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv12的轴承缺陷识别检测系统（YOLOv12深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

本文基于最新的YOLOv12算法，构建了一套轴承缺陷智能识别系统。该系统采用包含4类缺陷（aocao、aoxian、cashang、huahen）的数据集进行训练和验证，其中训练集759张、验证集326张，确保模型具备良好的泛化能力。此外，系统设计了直观的UI界面，并集成登录注册功能。实验证明，该系统能够实现高精度的轴承缺陷检测，为工业质量控制提供了智能化解决方案。

BQAIT
2025-12-22 12:14:48

 917

 20

#深度学习 #ui #python +2
基于YOLOv10的手势识别检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

手势识别作为人机交互的重要方式，在智能设备控制、手语翻译和虚拟现实等领域具有广泛应用前景。本研究提出了一种基于YOLOv10的实时手势识别检测系统，能够准确识别10种常用手势（包括字母手势A、D、I、L、V、W、Y、"我爱你"手势以及数字手势5和7）。

算法魔法师
2025-12-22 11:52:03

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 25

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的疲劳驾驶检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目旨在开发一个基于YOLOv10的疲劳检测系统，用于实时检测驾驶员的疲劳状态。系统通过分析驾驶员的面部表情，特别是眼睛和嘴巴的状态，来判断其是否处于疲劳状态。模型共分为四类：打哈欠（Yawn）、闭眼（close）、未打哈欠（noYawn）和睁眼（open）。通过深度学习技术，系统能够快速、准确地识别这些状态，从而为驾驶员提供及时的疲劳预警，提升驾驶安全性。

算法魔法师
2025-12-21 19:39:36

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 14

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2
基于YOLOv10的葡萄叶片病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的葡萄叶病害检测系统。该系统能够自动从葡萄叶图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如黑腐病、葡萄蔓枯病、健康叶片），为种植户提供病害预警和防治建议。

算法魔法师
2025-12-20 11:15:43

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 19

#深度学习 #ui #目标跟踪 +3
基于YOLOv10的皮肤病识别检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在医学图像分析领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于皮肤病检测场景。本项目旨在利用YOLOv10算法，结合皮肤病图像数据，开发一套高效、准确的皮肤病检测系统，为皮肤病诊断提供智能化支持。

算法魔法师
2025-12-20 11:24:31

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 8

#深度学习 #目标跟踪 #人工智能 +1
基于YOLOv10的虾病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的虾病害检测系统。该系统能够自动从虾类图像中检测出病害区域，并区分病害类型（如黑斑病、黑鳃病、肝胰腺苍白病、白斑综合症病毒），为养殖户提供病害预警和防治建议。

算法魔法师
2025-12-20 11:25:14

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 14

#深度学习 #目标跟踪 #人工智能 +1
基于YOLOv10的太阳能电池板缺陷检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统能够自动从太阳能电池板图像中检测出缺陷区域，并分类缺陷类型（如黑芯、裂纹、指状缺陷、水平错位、短路、粗线），为太阳能电池板的质量控制和维护提供支持。

算法魔法师
2025-12-20 11:20:12

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 28

#深度学习 #目标跟踪 #人工智能 +1
基于YOLOv10的棉花叶片病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目利用YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法，开发一个高效的棉花叶片病害检测系统。该系统能够自动从棉花叶片图像中检测出病害区域，并分类病害类型（如枯萎病、卷叶病、灰霉病、健康叶片、叶斑病、萎蔫病），为种植户提供病害预警和防治建议。

算法魔法师
2025-12-20 11:14:16

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 29

#深度学习 #ui #目标跟踪 +3
基于YOLOv10的杂草检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目使用YOLO（You Only Look Once）目标检测算法进行特定杂草的自动识别，目标是通过计算机视觉技术识别并定位农田中的“0 ridderzuring”杂草，从而帮助农业自动化管理。杂草的及时识别与处理对于提高农业生产效率、保护农作物生长环境至关重要。YOLOv10，作为一种高效的目标检测算法，能够以较高的精度和速度检测出不同种类的目标，因此在农业领域得到了广泛应用

 算法魔法师
2025-12-21 19:36:24

 555

 27

#深度学习 #ui #目标跟踪 +3
基于YOLOv10的辣椒叶片病害检测系统（YOLOv10深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目基于YOLOv10目标检测算法，开发了一个针对辣椒叶片病害的智能检测系统。系统能够自动识别并分类5种常见的辣椒叶片状态，包括健康叶片和4种病害类型（黄单胞菌病、花叶病、尾孢菌病和卷叶病）。通过深度学习技术，该模型在1796张训练图像和462张验证图像上完成了训练与优化，实现了高效、准确的病害检测，为农业病害防治提供了智能化解决方案。

算法魔法师
2025-12-21 21:21:22

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 29

#深度学习 #ui #目标跟踪 +2